The use of lung ultrasound during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
The novel coronavirus disease (COVID-19) is a challenge to every health system. Unfortunately, it is unlikely that this pandemic will disappear soon. No health system, with its present resources and workflow, is capable enough to deal with a full-blown wave of this pandemic. Acquisition of specific new skills may be fundamental in delivering appropriate health care for our patients. The gold standard for diagnosis of the COVID-19 infection is real-time reverse transcription polymerase chain reaction. Radiological investigations (chest X-ray or high-resolution computerized tomography [CT]) can be helpful both for diagnosis and management, but they have many limitations. Ultrasound has been suggested as a reliable and accurate tool for assessing the lungs in COVID-19 patients. Lung ultrasound (LUS) can show specific signs of interstitial pneumonia, which is characteristic of COVID-19 pulmonary infection. In addition, nonradiologist specialists with experience in ultrasound can be trained on LUS with a relatively rapid learning curve. In pregnancy, LUS can be particularly useful due to the avoidance of exposure to ionizing radiation. In this review, we present the advantages, techniques, and limitations of the use of LUS during the COVID-19 pandemic, with specific focus on pregnancy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».